背景知識: 取引所と注文簿メカニズム
取引所がどのように機能するかを理解することは、スリッページ、実行、市場マイクロストラクチャーを理解するための基礎です。
1. 取引所のタイプ
1.1 中央集権型取引所(CEX)
例:NYSE、NASDAQ、上海証券取引所、Binance
特徴:
- 統一マッチングエンジン
- 中央注文簿
- 高い流動性
- 規制された
1.2 分散型取引所(DEX)
例:Uniswap、dYdX
特徴:
- スマートコントラクトマッチング
- AMMまたは注文簿
- 信頼できる仲介者なし
- より高いレイテンシ
2. 注文簿
2.1 基本構造
売り側(Ask) 価格 買い側(Bid)
$101.50
50株 $101.25
100株 $101.00
$100.75 200株
$100.50 150株
$100.25 80株
- Bid:買い手が支払う意思のある最高価格
- Ask:売り手が受け入れる意思のある最低価格
- Spread:最良Ask - 最良Bid
2.2 注文簿の深さ
Level 1:最良bid/askのみ
最良Bid:$100.75 × 200
最良Ask:$101.00 × 100
Level 2:複数の価格レベル
Bid:
$100.75 × 200
$100.50 × 150
$100.25 × 80
Ask:
$101.00 × 100
$101.25 × 50
$101.50 × 30
Level 3:個別注文詳細(通常非公開)
3. 注文タイプ
3.1 成行注文(Market Order)
定義:現在の最良価格で即座に実行
メリット:実行保証 デメリット:価格保証なし、スリッページが発生する可能性
例:
注文簿:
Ask:$101.00 × 100、$101.25 × 50
成行買い120株:
100株 @ $101.00
20株 @ $101.25
平均実行価格 = (100×101.00 + 20×101.25) / 120 = $101.04
スリッページ = $101.04 - $101.00 = $0.04
3.2 指値注文(Limit Order)
定義:指定価格またはそれ以上でのみ実行
メリット:価格確実性 デメリット:実行されない可能性
例:
指値買い100株 @ $100.75
現在の最良Ask = $101.00の場合:
→ 注文はbidキューに入る
→ $100.75で売る意思のある売り手を待つ
3.3 その他の注文タイプ
| タイプ | 説明 | 使用ケース |
|---|---|---|
| Stop Order | トリガー価格に達したら成行注文になる | ストップロス |
| Stop-Limit | トリガーされたら指値注文になる | 正確なストップロス |
| Iceberg | 部分数量のみ表示 | 大口注文を隠す |
| IOC | Immediate or Cancel | 待機注文を避ける |
| FOK | Fill or Kill | 大口注文実行 |
| GTC | Good Till Cancelled | 長期待機注文 |
4. マッチングメカニズム
4.1 価格優先、時間優先
ルール:
- より良い価格の注文が最初に実行
- 同じ価格では、より早い注文が最初に実行
例:
Bidキュー:
1. 09:00:01 bid @ $100.75
2. 09:00:05 bid @ $100.75
3. 09:00:03 bid @ $100.50
売り手が成行売り → 最初に#1が実行、次に#2
4.2 連続マッチング vs コールオークション
連続マッチング:
- 注文がリアルタイムでマッチング
- 通常の取引時間中に使用
コールオークション:
- 期間にわたって注文を収集、その後均一に始値/終値を決定
- A株オープニングオークション(9:15-9:25):
- 9:15-9:20:注文を出して取り消すことができる(しばしば圧力を探るための偽注文)
- 9:20-9:25:注文を出せるが、取り消せない(真の意図が明らかになる)
- 価格操作を減らし、オープニング流動性を増加
5. マーケットメイカー
5.1 役割
- 継続的にbidとaskクォートを提供
- 流動性を提供
- Bid-Ask Spreadを稼ぐ
5.2 マーケットメイキング戦略
マーケットメイカーのクォート:
Bid:$100.00 × 1000
Ask:$100.10 × 1000
Spread = $0.10
買いと売り注文がバランスしている場合:
1000株を$100.00で買う
1000株を$100.10で売る
利益 = 1000 × $0.10 = $100
5.3 リスク
- 在庫リスク:片側ポジションを多く保有しすぎる
- 逆選択:情報を持つトレーダーに「狩られる」
6. 市場マイクロストラクチャー
6.1 Spreadの決定要因
| 要因 | 影響 |
|---|---|
| 流動性 | 高い流動性 → 小さいspread |
| ボラティリティ | 高いボラティリティ → 大きいspread |
| 情報の非対称性 | 高い非対称性 → 大きいspread |
| 出来高 | 高い出来高 → 小さいspread |
6.2 市場インパクト
定義:大口注文が価格に与える影響
一時的インパクト:実行中の価格変位、その後回復 永続的インパクト:注文が情報を運び、価格が永続的に変化
推定式(簡略化):
市場インパクト ≈ σ × √(Q / ADV)
σ = 日次ボラティリティ
Q = 注文数量
ADV = 平均日次出来高
6.3 流動性指標
| 指標 | 式 | 意味 |
|---|---|---|
| Bid-Ask Spread | Ask - Bid | 取引コスト |
| 深さ | 注文簿の深さ | 注文容量 |
| 回復力 | 価格回復速度 | インパクト後の回復 |
| 回転率 | 日次出来高 / 浮動株 | 活動レベル |
7. 高頻度取引(HFT)
7.1 特徴
- 極めて短い保有期間(ミリ秒)
- 大量の注文(毎秒数千)
- 低レイテンシ(マイクロ秒)
- 高勝率、取引あたり低利益
7.2 一般的な戦略
| 戦略 | 説明 |
|---|---|
| Market Making | 流動性を提供、spreadを稼ぐ |
| Arbitrage | クロスマーケット価格差 |
| Momentum | 大口注文を検出してフォロー |
| Statistical Arbitrage | 高頻度平均回帰 |
7.3 技術要件
- 低レイテンシネットワーク(Co-location)
- FPGA / ASICハードウェア
- ナノ秒レベルのクロック同期
- 専用取引所インターフェース
8. レイテンシの重要性
8.1 レイテンシソース
| ソース | 典型的レイテンシ |
|---|---|
| ネットワーク伝送(光ファイバー) | 1-50 ms(都市間) |
| 取引所処理(マッチング) | 10-100 μs(マイクロ秒) |
| ローカル処理(決定) | 1-10 μs(マイクロ秒) |
| FPGAハードウェア加速 | 100-500 ns(ナノ秒) |
8.2 戦略に対するレイテンシの影響
戦略タイプ 許容可能なレイテンシ
コアHFT Market Making < 10 μs(マイクロ秒)
クロスマーケットArbitrage < 5 ms(物理的限界)
イントラデイクオンツトレンド < 10-100 ms
日次/スイング戦略 < 1秒
9. 実践的アドバイス
9.1 非HFT戦略向け
- 流動性に焦点:流動性の高い商品を選択
- 実行を分割:大口注文を小さく分割
- 指値注文を優先:成行注文のスリッページを避ける
- ボラティリティ期間を避ける:オープニング/クローズは流動性が悪い
9.2 スリッページ管理
# シンプルなスリッページ推定
def estimate_slippage(order_size, avg_daily_volume, volatility):
"""
order_size:注文数量(株)
avg_daily_volume:平均日次出来高
volatility:日次ボラティリティ
"""
participation_rate = order_size / avg_daily_volume
slippage = volatility * (participation_rate ** 0.5)
return slippage
10. 異なる市場の特性
| 市場 | 取引時間 | 特徴 |
|---|---|---|
| 米国株 | 9:30-16:00 ET | T+1決済(2024年ルール)、デイトレード可能、Dark Pools |
| A株 | 9:30-11:30、13:00-15:00 | T+1取引(今日買って明日売る)、価格制限 |
| 香港株 | 9:30-12:00、13:00-16:00 | T+2決済、VCMクーリングオフ、クロージングオークション |
| 暗号通貨 | 24/7 | 決して閉じない、AMMと注文簿が共存 |
T+1決済 vs T+1取引:これらは根本的に異なる概念です。米国のT+1決済(2024年5月有効)は、資金と株式の受け渡しが翌営業日に完了することを意味しますが、同じ取引日内に同じ株式を自由に複数回売買できます(デイトレード)。中国A株のT+1取引は取引制限です:今日購入した株式は翌取引日にのみ売却でき、同日のラウンドトリップを防ぎます。
核心原則:注文簿とマッチングメカニズムを理解することは、なぜバックテスト結果がライブ取引パフォーマンスと異なるかを理解する鍵です。あなたの注文は真空で実行されるのではなく - 複雑な市場エコシステムで他の注文と競争します。